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比较转录组学揭示了蚊子的抗性和敏感的表型之间的不同曲线
在几种物种中，抗性和易感个体之间的表型差异与基因表达的组成型变化有关。例如，在对神经毒性杀虫剂有抵抗力的个体中观察到了排毒基因家族的构型过表达。这表明了代谢解毒在抗性中的作用，在某些情况下，允许允许使用哪些基因参与耐药的遗传方法。细胞色素P450单糖酶和三磷酸腺苷（ATP）结合盒（ABC）转运蛋白的情况就是这种情况。5,24 - 29除解毒基因之外，已经记录了编码角质层合成基因的过表达，并导致耐药性和易感性的独立物（即穿透性抗性）之间的表皮变化。30该证据突出了通常基于抗性表型的复杂性，并表明需要研究基因表达以充分理解昆虫抗性。与其他杀虫剂相反，抗药性个体中的表达情况已被广泛阐明，蚊子对CSIS的抗性表型的整个基因表达模式仍然被忽略了。在这里，我们的目标是通过分析蚊子CX的易感和耐DFB个体的构成基因表达来弥补这一差距。pipiens。
对改变转录因子间距的自然插入和缺失的系统分析可识别耐受性和敏感的转录
基因表达的抽象调节需要在启动子和增强子上对序列特异性转录因子（TFS）的联合结合。先前的研究表明，TF结合位点之间间距的改变会影响启动子和增强子活性。然而，由于自然发生的插入和删除（Indels）导致的TF间距改变的重要性尚未系统地分析。为了解决这个问题，我们首先表征了通过ChIP-Seq（Chro-Matin免疫沉淀测序）确定的人类K562细胞中73 TF的全基因组间距关系。我们发现了协作因素之间放松的间距的主要模式，其中包括45个TFS专门与其结合伴侣展示了放松的间距。接下来，我们利用了遗传多样的小鼠菌株和人个体提供的数百万个indels来研究间距改变对TF结合和局部组蛋白乙酰化的影响。这些分析表明，与直接影响TF结合位点的遗传变异相比，通常可以容忍自然存在的插入的间距改变。为了实验验证这一预测，我们在巨噬细胞系中的六个内源基因组基因座上引入了PU.1和C/EBPβ结合位点之间的合成间距改变。在这些位置，PU.1和C/EBPβ的合作结合明显，可耐受的间距的变化范围从5 bp增加到> 30 bp的降低。总的来说，这些发现对理解增强子选择的机制以及对非编码遗传变异的解释具有影响。
辐射和对辐射敏感的晶体管的自发退火，门氧化物厚度为400和1000 nm
我们研究了50 Gy（H 2 O）对辐射敏感的P通道金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 磁性晶体效应晶体管，其栅极（RADFET）具有400和1000 nm的氧化物氧化物厚度（RADFETS），并具有0和5 V的栅极。辐照后（ir），在室温下进行自发退火（SA），而在门口没有电压。我们介绍了由MIDGAP技术确定的固定陷阱和开关陷阱的行为，以及在IR和SA期间由电荷泵送技术确定的快速开关陷阱的行为。剂量晶体管的一个非常重要的特征是褪色，它代表了SA期间辐射辐射的阈值电压的恢复。9100小时后的最大褪色约为15％，除了磁氧化物厚度为1000 nm，栅极电压为5V的RADFET，其含量约为30％。提出了一个用于褪色的拟合方程，它很好地拟合了实验褪色值。
具有有序的热点构造的痕量分析物的有效浓度，用于稳健而敏感的SERS平台
抽象的表面增强拉曼散射（SERS）平台可实现痕量分析物检测，具有重要的应用前景。通过构建/修改SERS底物的表面，可以将高稀释溶液中的分析物集中到局部活性区域中以进行高度敏感的检测。但是，由于制造过程的难度，平衡热点结构和同时平衡分析物的集中能力仍然具有挑战性。因此，制备密集有序的热点和有效浓度能力的SERS底物对于高度敏感的检测具有重要意义。在此，我们提出了AG和氟烷基修饰的分层装甲底物（AG/F-HA），该甲酸盐（AG/F-HA）具有双层堆叠设计，以将分析物浓度与热点结构相结合。微臂结构是通过飞秒激光处理来制造的，以充当超疏水和低粘合剂表面，以浓缩分析物，而阳极氧化铝（AAO）模板会形成纳米虫阵列，可作为密集和有序的热点。在热点和分析物浓度的协同作用下，Ag/f-Ha的检测极限降至10-7 m阿霉素（DOX）分子，RSD为7.69％。此外，AG/F-HA表现出极好的鲁棒性，可抵抗外部干扰，例如液体飞溅或磨损。基于我们的策略，通过对缺陷的微酮阵列进行构图，进一步探索了具有方向分析物浓度的SERS基板。这项工作为在各种情况下的现实实施打开了一种方法。
高检测性UV敏感的2D MOS2光晶体管通过硅量子点增强
摘要：二维（2D）半导体最近由于其独特的光学和电子特性而引起了光传递的极大兴趣。然而，对于单层光晶体管，可检测到的光谱范围和光吸收效率通常非常有限。在这里，我们演示了基于零差（0D）硅量子点（SIQDS）和二硫化钼（MOS 2）形成的范德华异质结构（VDWH）（VDWH）（VDWH）（VDWH），尤其是在Ultraviolet（UV）的光谱范围内，该光谱（MOS 2）表现出很高的检测和响应率。与单独基于单层MOS 2的光晶体管相比，SIQD/MONOLAYER MOS 2 VDWH光晶体管的探测率提高了100倍（从1.0×10 12到1.0×10 12到1.0×10 14 cm×Hz 1/2/w），响应率提高了89倍，响应率提高了66.7秒66.7至66.7 s/f。对于SIQD/几层MOS 2 VDWH，还观察到增强的检测和响应性。分析和对照实验表明，跨SIQD/MOS 2 VDWH的电荷转移导致光子效应和光量。高性能SIQD/MOS 2 VDWH光晶体管对超敏化光检测，基于紫外线的光学通信，神经形态视觉传感和发射速度计算应用具有巨大的希望。关键字：0d/2d van der waals异质结构，Si Quantum Dot，MOS 2，光晶体管，高检测性，高响应率■简介
激光斑点灰度光刻：一种用于制造高度敏感的柔性电容压力传感器
实现对实际应用的高灵敏度一直是可穿戴柔性压力传感器的主要发育方向之一。本文引入了激光斑点灰度光刻系统和一种新的方法，用于使用颗粒状激光斑点图案制造随机锥形阵列微观结构。其可行性归因于激光斑点强度的自相关函数，该功能遵循第一类的一阶Bessel函数。通过客观的斑点尺寸和暴露剂量操纵，我们开发了具有各种微形态的微结构光蛋白天。这些微结构用于形成用于柔性电容压力传感器中的聚二甲基硅氧烷微结构电极。这些传感器表现出超高灵敏度：低压范围为0 –100 pa的19.76 kPa -1。它们的最小检测阈值为1.9 pa，它们保持稳定性和弹性超过10,000个测试周期。这些传感器被证明擅长捕获生理信号并提供触觉反馈，从而强调其实际价值。
超声敏感的空化核 - 一种可定制的平台技术，用于增强治疗交付
1英国牛津大学工程科学系生物医学工程研究所，英国牛津大学3PJ； joel.balkaran@seh.ox.ac.uk（J.P.R.B.）; darcy.dunn lawless@magd.ox.ac.uk（d.d.-l.）; veronica.lucian@st-hildas.ox.ac.uk（v.l。）; sara.keller@eng.ox.ac.uk（S.B.K.）; luna.hu@bnc.ox.ac.uk（L.H.）; jeffrey.rubasingham@eng.ox.ac.uk（J.R.）; malavika.nair@eng.ox.ac.uk（M.N。）; robert.carlisle@eng.ox.ac.uk（R.C.）; eleanor.stride@eng.ox.ac.uk（E.S.）; michael.gray@eng.ox.ac.uk（M.G。）2骨质研究中心，NUF领域，流变学和肌肉骨骼科学系（NDORMS），牛津大学，牛津大学，牛津大学OX1 3PJ，英国； colm.oreilly@ndorms.ox.ac.uk *通信：brian.lyons@eng.ox.ac.uk（B.L.）; constantin.coussios@eng.ox.ac.uk（c.c.）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
编码模型，用于鸽子底膜中间和深层中连续运动敏感的神经元
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2021年4月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.04.24.24.4441242 doi：Biorxiv Preprint
混合成本敏感的机器学习和优化模型，以最大程度地降低资源约束的分类问题成本⋆
摘要。旨在最大程度地减少涉及稀缺资源的分类成本的分类任务在许多现实世界中很常见，例如对患者进行器官移植的分配，直接广告的预算分配以及在有维护能力限制时需要维护的机器的分类。我们为方案提出了一个全面的分析框架，除了包括多个类别的分类问题和错误分类成本外，还对由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。要在约束下对样本进行分类，该框架使用训练有素的成本敏感分类器生成的概率矩阵作为具有最低成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。为了说明其有效性和适用性，在医疗资源分配案例研究的背景下应用了具有成本敏感神经网络的框架。使用成本不敏感的分类器，所提出的框架的性能要比替代性通用方法要好得多。我们的结果表明，所提出的框架能够为错误分类成本问题提供有效的有限资源分配。
利润敏感的机器学习分类，具有信用风险中的解释：在点对点贷款中的小型企业的情况
，我们为在财务上最复杂的小企业之一的P2P贷款中提出了一种全面的利润敏感方法。通过包括利润以及在建模过程的三个方面引入利润信息，我们超越了传统和成本敏感的方法：分类算法的学习功能（我们的情况下XGBOOST），超参数优化和决策功能。在小型企业案例中，通过授予大部分较低风险的低风险较低贷款，在分析的小企业案例中，利润敏感的方法比利益敏感的方法获得了更高的盈利能力。解释性工具可帮助我们发现此类贷款的关键特征。只要错误分类矩阵的细胞具有经济价值，我们的建议可以扩展到其他贷款市场或其他分类问题。